Cobertura de endpoints
Expõe 1 endpoint(s) público(s): embedding.
Vetores de texto eficientes para busca semântica em produção
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/embeddings
curl https://runapi.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": [
"Gere embeddings destes artigos de suporte e de uma consulta de cliente para que eu possa ranquear as correspondências mais próximas."
],
"encoding_format": "float"
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="text-embedding-3-small",
messages=[{"role": "user", "content": "Gere embeddings destes artigos de suporte e de uma consulta de cliente para que eu possa ranquear as correspondências mais próximas."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "text-embedding-3-small",
messages: [{ role: "user", content: "Gere embeddings destes artigos de suporte e de uma consulta de cliente para que eu possa ranquear as correspondências mais próximas." }]
});
3 variantes disponíveis
Escolha qualquer modelo e gere em segundos.
Nenhum modelo disponível no momento.
| Provedor | OpenAI |
| ID do modelo | text-embedding-3-small |
| Modalidade | Texto |
| Tipos de tarefa | Synchronous |
| Endpoint da API | /v1/embeddings |
| Unidade de cobrança | 1K tokens |
| Status do catálogo | Operacional |
Cadastre-se gratuitamente e crie uma chave de API para text-embedding-3-small no painel.
Envie uma solicitação POST para /v1/embeddings com o identificador do modelo text-embedding-3-small e seus parâmetros.
Leia diretamente do endpoint a resposta concluída de text-embedding-3-small.
Expõe 1 endpoint(s) público(s): embedding.
Medido por 1K tokens, sem exigência de assinatura.
Nenhum parâmetro de solicitação foi publicado para este endpoint.
Indexe documentos, FAQs ou catálogos de produtos como vetores e recupere os resultados mais relevantes por significado, sem depender de correspondência de palavras-chave.
Gere embeddings de trechos da base de conhecimento e envie as correspondências mais próximas para um prompt LLM para respostas fundamentadas com citações.
Agrupe tickets de suporte, respostas de pesquisas ou feedback de usuários por similaridade semântica sem rotulagem manual.
Feedback verificado de clientes ainda não está disponível para este modelo.
Envie o ID de modelo mostrado no quickstart.
Sim. O preço é medido por chamada ou unidade.
Sim. A variante é um parâmetro da requisição. Troque o ID do modelo sem alterações de código, nova autenticação ou configuração de cobrança separada. Todas as variantes compartilham a mesma API key e o mesmo formato de requisição.
Quando disponível, a RunAPI transmite de ponta a ponta. Modelos LLM oferecem streaming no nível de token. Modelos de mídia usam polling de tarefas async ou callbacks de webhook para entregar resultados.
Abra uma issue no repositório público do GitHub ou escreva para o suporte em [email protected]. Inclua o ID da tarefa e o ID do modelo para que a equipe possa investigar a geração específica.
Não. Sua API key da RunAPI basta para acessar esta variante e todos os outros modelos do catálogo. Você não precisa de contas com o provedor subjacente.
text-embedding-3-small gera 1.536 dimensões por padrão. Ele suporta Matryoshka embeddings, então você pode solicitar 256, 512 ou 1.024 dimensões para reduzir o custo de armazenamento preservando a maior parte da qualidade de recuperação.
text-embedding-3-large tem 3.072 dimensões e pontua cerca de 2 pontos a mais no benchmark MTEB, mas custa aproximadamente 6,5 vezes mais por milhão de tokens. Para a maioria dos casos de busca semântica e RAG, o text-embedding-3-small oferece qualidade comparável a uma fração do custo.
O RunAPI cobra por chamada de embedding sem assinatura ou gasto mínimo. Consulte a tabela de preços nesta página para a taxa atual por chamada. Requisições com falha não são cobradas.
Sim. Envie múltiplos textos em uma única chamada de API para reduzir o overhead. O RunAPI processa requisições de embedding em lote e retorna todos os vetores em uma única resposta, o que é mais eficiente para indexar grandes coleções de documentos.
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